論文の概要: DatasetDM: Synthesizing Data with Perception Annotations Using Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06160v1
• Date: Fri, 11 Aug 2023 14:38:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-14 13:44:53.894063
• Title: DatasetDM: Synthesizing Data with Perception Annotations Using Diffusion Models
• Title（参考訳）: DatasetDM:拡散モデルを用いた知覚アノテーション付きデータの合成
• Authors: Weijia Wu, Yuzhong Zhao, Hao Chen, Yuchao Gu, Rui Zhao, Yefei He, Hong Zhou, Mike Zheng Shou, Chunhua Shen
• Abstract要約: 多様な合成画像や知覚アノテーションを生成できる汎用データセット生成モデルを提案する。 本手法は,事前学習した拡散モデルに基づいて,テキスト誘導画像合成を知覚データ生成に拡張する。 拡散モデルのリッチ潜時コードはデコーダモジュールを用いて正確な認識アノテーションとして効果的に復号できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.09140004677758
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Current deep networks are very data-hungry and benefit from training on largescale datasets, which are often time-consuming to collect and annotate. By contrast, synthetic data can be generated infinitely using generative models such as DALL-E and diffusion models, with minimal effort and cost. In this paper, we present DatasetDM, a generic dataset generation model that can produce diverse synthetic images and the corresponding high-quality perception annotations (e.g., segmentation masks, and depth). Our method builds upon the pre-trained diffusion model and extends text-guided image synthesis to perception data generation. We show that the rich latent code of the diffusion model can be effectively decoded as accurate perception annotations using a decoder module. Training the decoder only needs less than 1% (around 100 images) manually labeled images, enabling the generation of an infinitely large annotated dataset. Then these synthetic data can be used for training various perception models for downstream tasks. To showcase the power of the proposed approach, we generate datasets with rich dense pixel-wise labels for a wide range of downstream tasks, including semantic segmentation, instance segmentation, and depth estimation. Notably, it achieves 1) state-of-the-art results on semantic segmentation and instance segmentation; 2) significantly more robust on domain generalization than using the real data alone; and state-of-the-art results in zero-shot segmentation setting; and 3) flexibility for efficient application and novel task composition (e.g., image editing). The project website and code can be found at https://weijiawu.github.io/DatasetDM_page/ and https://github.com/showlab/DatasetDM, respectively
• Abstract（参考訳）: 現在のディープネットワークは非常にデータ量が多く、大規模なデータセットでのトレーニングの恩恵を受ける。 対照的に、合成データはdall-eや拡散モデルのような生成モデルを使って最小限の労力とコストで無限に生成できる。 本稿では,多様な合成画像とそれに対応する高品質な認識アノテーション(セグメンテーションマスク,深さなど)を生成できる汎用データセット生成モデルであるDatasetDMを提案する。 本手法は,事前学習した拡散モデルに基づいてテキスト誘導画像合成を知覚データ生成に拡張する。 拡散モデルのリッチ潜時コードはデコーダモジュールを用いて正確な認識アノテーションとして効果的に復号できることを示す。 デコーダのトレーニングには、手動でラベル付けされたイメージが1%未満(約100イメージ)必要であり、無限に大きな注釈付きデータセットを生成することができる。 そして、これらの合成データは下流タスクの様々な知覚モデルのトレーニングに使用できる。 提案手法の威力を示すために, セマンティックセグメンテーション, インスタンスセグメンテーション, 深さ推定など, 幅広い下流タスクに対して, リッチなピクセル単位のラベル付きデータセットを生成する。 特筆すべきは 1) セマンティックセグメンテーション及びインスタンスセグメンテーションに関する最先端の結果 2) 実データのみを使用するよりも, 領域一般化においてかなり頑健であり, 最先端の結果がゼロショットセグメンテーション設定となる。 3)効率的なアプリケーションと新しいタスク構成のための柔軟性(画像編集など)。 プロジェクトのWebサイトとコードは、https://weijiawu.github.io/DatasetDM_page/とhttps://github.com/showlab/DatasetDMで見ることができる。

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